用于虚拟广告系统的视频对象分割算法

在虚拟广告系统中,视频对象分割是其中最为关键的技术之一。在兼顾分割精度和实时性的原则上,提出了一种基于置信传播的视频运动对象分割算法。算法先建立背景、阴影和前景的统计模型,再结合马尔可夫随机场对像素空间相关性建模,最后利用置信传播算法完成有效的视频对象分割。实验结果表明算法具有良好的性能,并在虚拟广告系统中得到成功应用。     

基于颜色和边缘信息融合的背景建模方法

提出一种颜色和边缘信息融合的背景建模方法。在像素级利用基于颜色特征的背景差方法,将像素分类为前景像素和背景像素。给出一种新的基于边缘特征的背景差方法,将边缘分类为前景边缘和背景边缘。将前景像素聚类为不同的目标区域,利用前景边缘信息识别出真实运动目标和虚假运动目标。实验表明,该方法可以有效地去除由于局部突然光照变化和背景静止目标的移动造成的虚假运动目标,提高运动目标检测的精确率。     

基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割

提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割，得到一个前景目标的二值图，由于该类方法基于像素间彼此独立的假设，导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次，基于前景目标局部邻域空间的一致性假设，计算该邻域内像素间的互相关系数；同时，基于背景的帧间连续性和前景的不连续性，计算像素帧间的互相关系数。最后，依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决，以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明，在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性，并能获得更完整准确的前景目标。     

一种改进的基于码本和高斯混合模型的视频背景分离

文章提出一种基于改进的码本(CB)和高斯混合模型(GMM)的视频背景分离方法。该方法是以自适应的高斯混合模型背景为基础,为每个颜色像素构建混合高斯背景模型,可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制,并且通过CB(Codebook)算法得到每个像素的时间序列模型,从而对高斯分布的各参数进行学习。实验结果表明,该方法在背景分离的精确度和处理时间上都表现出优异的性能,此外还具有良好的适用性,对复杂场景的变化,可以有效快速地分离视频的前景和背景。     

基于点模式匹配的视频文字跟踪和笔画提取

给出一种在复杂背景下的视频文字跟踪和文字笔画提取方法。用基于Harris角点特征的点模式匹配法跟踪视频序列中静止和运动的文字,以确定文字序列的时间属性,比较了采用图像整体像素匹配和点模式匹配的跟踪精度。用基于多帧融合思想的前景/背景识别算法提取视频文字笔画并作OCR识别。实验结果显示,点模式匹配的跟踪算法比图像整体像素匹配的算法跟踪精度更高,在图像背景复杂、变化快的情况下,基于多帧融合的文字笔画提取方法优于传统的二值化方法。     

基于空时置信关系的运动检测方法

为了提高运动目标检测的准确度和精度,提出一种基于空时置信关系的运动检测方法。该方法利用快速核密度估计对图像像素点与其邻域像素点的空时关系进行建模,并根据样本值的离散度为背景模型分配对应的权重,最后依据像素值的背景隶属度权重均值,判断当前像素点属于运动前景还是背景。实验结果表明该方法的运动检测性能优于主流代表性算法。     

基于CHMM的背景差算法

为了解决背景差算法在前景提取的过程中对光照变化的敏感性和提取的前景中容易产生椒盐噪声的问题,提出了一种基于耦合隐马尔科夫模型的背景差方法.对像素的马尔科夫性进行了分析,并对像素建立耦合隐马尔科夫模型,通过时间统计的方法统计了像素隐含状态的转移概率,通过实验的方法选取了合适的前景标准差和背景标准差,利用Viterbi算法来求解耦合隐马尔科夫模型的最优隐含状态问题,运用该算法对一段交通监控视频进行分析,表明了该算法能够有效的抑制光照变化的影响,并且能够在一定程度上抑制前景噪声的出现.     

采用多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法

针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约束对视频序列的背景运动进行建模,并基于该约束通过累积确认的策略实现背景轨迹和前景轨迹的准确分离;在像素标记阶段,以超像素为节点建立时空马尔可夫随机场模型,将轨迹分离信息以及超像素的时空邻域关系统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过最小化能量函数得到每个像素的前背景标记结果.与现有基于运动轨迹的方法相比,文中算法不需要仿射摄像机模型的假设,有效地解决了运动轨迹等长带来的轨迹点区域缺失问题,并可同时处理静态背景和动态背景2种类型的视频;在多个公开数据集的测试结果表明,该算法在轨迹分离准确性、轨迹点密度以及像素标记准确率等方面均优于现有方法.     

基于光流的ATM机异常行为实时检测

异常行为检测在自助银行智能监控系统领域中有广泛的应用前景.本文针对此应用领域,提出了基于区域光流特征的异常行为检测方法.首先利用混合高斯模型来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法从视频序列中提取运动前景;采用lucas-kanade光流法计算出运动区域内的光流信息.采用基于幅值的加权方向直方图描述行为,计算区域内直方图的运动熵发现候选异常区域,再利用支持向量机进行分类.从实验结果可以看出,能够较好的识别出异常事件,并且实时性较好,能够满足实际应用需求.     

一种针对移动相机的实时视频背景减除算法

提取移动相机拍摄视频中的前景时,采用基于稠密光流或像素点轨迹的算法估算相机运动会造成算法非常耗时,为此提出一种简单有效的实时视频背景减除算法.首先用基于超像素的区域增长预处理算法得到可能是前景的超像素;然后基于分块相对光流的背景特征点筛选算法来估算相机运动;最后检查光流与相机运动的一致性,得到背景减除的最终结果.实验结果表明,该算法可以实时处理大小为640×480像素的视频,且前景检测准确度优于同类算法.